基于深度学习的遥感图像目标检测方法及系统设计

为解决传统的目标检测算法难以满足遥感图像数据爆发式增长需求这一问题,文章提出基于深度学习的遥感图像目标检测系统软件。首先,为给深度学习网络训练提供高质量的样本数据,在GIS平台上实现了样本标注功能和数据集兼容性转换功能,并提供图像预处理方法对样本进行扩充;其次,针对遥感图像场景分类与遥感图像特定目标检测,应用深度学习技术,分别实现了模型训练、迁移学习、目标检测等功能;最后,采用了形态学处理、矢量化、直角化约束等方法,对遥感图像场景分类的效果进行改善。实验结果表明,文章的遥感图像目标检测系统在遥感图像场景分类方面取得了85%的分类精度,在特定目标检测方面取得了95%的检测精度,明显优于传统的遥感图像处理方法。该系统软件满足目标检测应用需求,能够为遥感影像分类、信息提取、变化检测等任务提供技术支持。     

地球同步轨道目标物深度学习检测方法

针对欧空局SpotGEO竞赛中地球同步轨道目标物的检测问题,提出面向低精度CCD空间图像的深度学习检测方法。在图像预处理环节,分别采用高斯过程回归和模板匹配实现前景/背景分割和多帧图像配准。根据地球同步轨道物体的运动特征,采用拓扑扫描提取候选目标物。在此基础上,提出一套基于深度学习的目标物筛选方法。该方法利用卷积神经网络,依次对拓扑扫描前后候选目标物进行筛选,显著减少噪声点数量,提高检测效率。仿真结果表明,该方法达到98%的目标检测准确率,适用于存在光污染、云层遮挡等干扰的复杂环境。     

基于YOLO智能网络的红外弱小多目标检测技术

复杂背景下的红外弱小多目标检测是红外目标检测的难点,现有算法的稳健性难以满足实际弹载应用需求。针对弹载环境下的红外场景图像开展了基于典型深度学习网络模型的目标检测应用研究,提出一种基于YOLO(you only look once)网络的智能目标检测方法,通过高维特征学习表征和推理实现红外弱小多目标检测。采用传统的模板匹配算法和YOLO深度学习算法进行识别性能对比分析,验证了YOLO网络在红外弱小多目标检测方面的良好性能。实验结果表明:YOLO算法的检测概率可达92.2%,平均检测精度为0.844,与传统的模板匹配方法相比,YOLO具有明显的优势。     

光学遥感图像船只目标检测识别技术

船只目标检测识别技术是现阶段遥感图像研究领域的一个重要发展方向。随着国产高分辨率卫星的快速发展，高分遥感卫星陆续发射，基于光学遥感图像的船只检测识别技术会逐步成为研究热门。主要介绍了近年来基于光学图片的船只检测识别技术发展、以及当前技术存在的问题。当前基于深度学习的船只目标检测识别技术取得了较好的检测效果，成为主流研究方向，但在光学遥感图像船只检测领域基于深度学习的方法有一些基本问题限制了检测效果，对这些问题进行了归纳总结，并对未来光学遥感图像船只检测技术的发展进行了展望。     

基于深度学习的目标检测框架组件研究

深度学习与计算机视觉的结合给目标检测研究领域带来了全新的检测模式,通过对基于深度学习的目标检测网络分析研究,目标检测网络框架可模块化地拆分为特征提取网络、多尺度融合和预测网络三个部分。从组成目标检测网络模块化的角度对各个模块进行了详细的分析综述,并给出了如何根据实际需求来构建适合的模型框架建议,为基于深度学习的目标检测方法研究提供参考。     

遥感影像弱小目标智能解译算法研究

随着遥感技术的快速发展,光学遥感影像弱小目标智能解译成为遥感信息处理的研究热点之一。遥感影像的地物目标常具有尺度小、种类多、数量大、部分重点小目标移动速度快的特点,易受到复杂背景环境及噪声影响,使得提取遥感影像弱小目标的信息面临着巨大的挑战。早期智能解译算法中的弱小目标分割、检测及跟踪等算法研究,多依赖模板匹配及先验知识,此类算法需耗费大量资源、算力及专家知识成本,存在着计算量大、泛化能力差的问题。近年来,随着深度学习等人工智能技术的快速发展,在海量遥感数据中准确获取弱小目标的信息,通过结合深度学习算法可对弱小目标的特征进行快速提取,以提供高效、准确的解译信息。本文综述了遥感影像弱小目标智能解译算法研究进展,包括基于传统图像处理方法的弱小目标分割、检测和跟踪算法,以及基于深度学习等典型相关算法。通过分析这些方法的优点与局限性,对于提高相关目标的信息获取能力、提升观测的态势感知水平以及未来应用等方面具有重要意义。     

基于数据扩充和特征增强的雷达回波无人机检测

针对基于雷达无人机目标识别难度高、精确度低、适应性差等问题，本文提出了利用深度学习的方法，对雷达回波进行无人机检测。首先，利用相参累积的方法生成雷达回波的距离-多普勒图像，增强目标特征并提高信噪比;其次，采用生成对抗模型对距离-多普勒图像进行数据扩充，以获得充足的图像数据减小网络的过拟合并提高网络鲁棒性;最后，使用基于位置感知的卷积神经网络增强特征，通过构建基于距离-多普勒图像的感知模块，实现对目标距离和运动速度的检测。通过在雷达回波序列中弱小飞机目标检测跟踪数据集上验证的结果表明:最终检测结果在召回率89%的情况下达到了91%的准确率。相比于基准方法，本文提出的方案具有更高的检测精度和更好的网络运行效率。     

一种多分辨率图像目标检测算法

为解决航天遥感图像分辨率和目标尺度变化大的挑战,提出了一种基于多分辨率图像的目标检测算法。改进了自适应特征金字塔和轻量级的分类预测模块,通过使用注意力机制,从不同层次的特征图中提取语义信息。引入了一种预测目标尺度的方法,以分析图像中目标的分布和尺度信息。将算法在DOTA（Dataset for Object deTection in Aerial Images）数据集上进行了实验验证,在U-Net（一种基于卷积神经网络的语义分割算法）和ResNet-34（一种深度残差网络）两种不同的主干网络设置下,召回率和检测速度均超过了RPN（Region Proposal Network,区域提议网络）算法。提出的多分辨率图像目标检测算法能有效地提高检测精度,降低计算复杂度。     

未知空间目标纹理缺失表面三维重建算法

针对传统三维重建方法难以对纹理缺失表面进行完整重建的问题，提出一种基于深度学习与截断符号距离函数(TSDF)融合的未知目标三维表面完整重建算法。首先设计一种基于深度学习的图像逐像素深度估计框架，通过在训练过程中引入多个复杂结构模型，提高该深度估计框架的泛化能力；其次，利用TSDF对各帧图像所估计的深度信息进行融合，实现对纹理缺失区域的空间目标完整三维重建。根据仿真校验，对于300 mm尺寸的卫星模型图像，像素深度估计平均误差约为13 mm，通过TSDF融合后尺寸精度误差小于5.10%。实验结果表明该算法可以对未知空间目标光学图像进行逐像素深度估计，并获得目标完整的三维结构与纹理信息，有效解决无纹理区域的重建结构缺失问题。     

基于注意力机制特征重建网络的舰船目标检测

深度学习为遥感领域诸多应用提供了重要的技术支撑,光学遥感图像的舰船目标检测对国防侦察和预警具有重要意义。真实场景中的舰船往往呈不同方向任意排列,且小目标的占比大,经典的深度学习目标检测算法在这种复杂条件下精度低、易漏检。为此,本文设计了基于注意力机制特征重建网络的舰船目标检测算法。首先,通过引入注意力机制对多尺度特征融合网络模型进行训练,以高召回率产生水平锚框;然后,旋转锚框以缓解密集排列目标引起的噪声问题,并利用特征重建模块来缓解特征不对齐的问题,实现模型精炼。在HRSC2016和DOTA数据集上的测试结果表明:舰船目标检测平均精度分别达到90.20和87.52,相比经典的深度学习目标检测算法得到了有效提升,并在模拟星载嵌入式智能图像处理平台上验证了算法在轨应用的可行性。     

从汉译英的赘冗和疏漏问题看汉英语法特征之差异——汉语语法的柔性之于英语语法的刚性

本文从汉译英的翻译实践出发，从英语译文的错误以及汉英译文对比中，去发现并分析汉语和英语语法特征的差异。论述了英语语法的刚性、显性和汉语语法的柔性、隐性，并从语言对思维的影响的角度，探讨了汉语语言文化的深邃独特和英语语言的缜密精确。     

空间交会对接光学敏感器测量的实验研究

光学敏感器通常用作空间交会对接最后阶段的测量敏感器。本文研究了光学成像敏感器的测量方法，并在此基础上进行了物理仿真实验。实验结果表明，当距离为１ｍ左右对直径４０ｃｍ的目标模拟器进行测量时．位置测量精度优于１ｍｍ，姿态测量精度优于０．４°。     

Antenna for precise orbit determination

The ESA SWARM mission will consist of three satellites that will measure the Earth magnetic field. The system calls for metre accuracy knowledge of the measurement locations. To achieve this a GPS receiver is used. At least four GPS signals are tracked to determine the code and carrier ranges, from which the position can be derived. The accuracy improves when using more GPS satellites and by averaging over many measurements. The latter is achieved in ground processing with a model-based orbit prediction, resulting in cm accuracy. The main error contributions in the processing are often measurement errors due to satellite multi-path effects. The multipath effects are characterized by measuring the antenna on a 1.5 m mock-up, representing the 9 m long satellite. In order to verify that the mock-up is representative, extensive electromagnetic simulations were made. The simulations included the antenna and the complete satellite and were then reduced to the antenna and a section of the satellite. The actual design of the antenna was performed with several levels of software. First, a fast bodies-of-revolution simulation found a geometry with the right coverage. Then, a finite element method simulation allowed us to match the antenna at two frequencies simultaneously.     

浅谈档案室的管理

如何加强档案规范化管理,充分发挥档案在实际工作中的作用,本文从档案的收集、整理、保管、利用和人员的素质五个方面来进行阐述。从而提高人们对档案室管理工作的认识,以确保档案室管理工作的进一步提高。     

Numerical Simulation of Impact Loading on Solid Propellant Within an Orthotropic Shell

The strain–stress state of the solid propellant rocket engines (SPREs) is simulated under impact. The effect of orientation of elastic and strength properties of orthotropic organoplastic shell material on the strain–stress state of the solid propellant is investigated. Normal and oblique impact of single steel cylinder projectiles, both simultaneous and at different times of multiple, converging steel spheric particles with SPRE are investigated in this study. The investigation is conducted numerically. The numerical modeling was carried out in a three-dimensional formulation by the method of finite elements for the continuous approach of the mechanics of a deformable solid. The destruction of the anisotropic material is described by the tensor-polynomial criterion of the fourth degree, which takes into account the influence of hydrostatic pressure.     

一种多标校源的高轨伴星时差频差定位算法

针对高轨伴星时差频差无源定位系统中卫星位置、速度、时差和频差等参数的测量系统误差严重影响定位精度的问题,提出了一种基于四个或四个以上已知位置的地面标校源的高斯-牛顿定位算法。该算法首先利用差分法消除星间时差、频差测量的系统误差,再利用标校源的时差频差测量方程组估计出主星和伴星的相对位置和相对速度误差,最后结合时差、频差、地球球面以确定非合作辐射源位置。理论和数字仿真均表明在时差和频差测量的随机误差较小时,本文算法的均方根误差（MSE）接近克拉美-罗下限(CRLB)。
     

测控技术标准体系浅析

在新版《军用标准体系表》中,测控技术标准作为24项共用技术之一被单独列项,为测控技术标准体系建设提供了良好机遇。在扼要介绍新版《测控技术标准体系》的基础上,对新版《测控技术标准体系》的构建思路、技术特点进行了简要分析。     

HMX含量对HTPB复合固体推进剂微波衰减的影响

研究了HMX含量对HTPB复合固体推进剂微波衰减的影响。实验结果表明:含HMX的HTPB复合固体推进剂的微波衰减随HMX含量的增加而增加,HMX含量由5%增加到50%时,HTPB复合固体推进剂的微波衰减增加了约1倍。     

涨落、协同、竞争及启示

运动的破缺产生差异，导致涨落，造成对系统原有方向、轨道的偏离，致使事物发展与进化，由此带来一系列富有生机和活力的启示。作为系统内在机制的协同与竞争，也深深地楔人了我们的生活。     

氦气渗透对高空长航时浮空器驻空能力影响

氦气渗透率是浮空器蒙皮材料的重要设计指标之一,直接影响浮空器的运行时间和成本,决定高空浮空器能否实现长航时工作。以正球型浮空器为例,根据蒙皮材料薄壳受力特点得出浮空器体积与压差关系,建立了运动学模型和基于微孔损伤的氦气渗透模型,针对不同设计高度的正球型浮空器,结合浮空器内部氦气全天温度变化情况,分析了蒙皮材料渗透率对浮空器驻留高度、驻留时间等关键性能的影响,总结了渗透率、设计高度以及热力学特性之间的关系。